【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于車輛控制領域，具體涉及一種多工況狀態下的車輛控制方法、裝置、設備及介質。
技術介紹
1、在科技的創新與發展中，人們除對汽車智能化的熱衷追求外，還注重汽車的安全性能，且車輛穩定性作為智能汽車開發中的重要部分，備受各大企業的關注。雖各類車輛輔助系統和先進技術促進了車輛穩定性的發展，但其在高車速、低附著路面等極限工況下仍易因輪胎非線性動力學特性而出現失穩現象，威脅駕乘人員的安全。從汽車的穩定性和安全性能角度來看，如果能準確有效地提前獲取車輛穩定性狀態并加以干預，將有效提高車輛的操縱穩定性和主動安全性。
2、在車輛穩定性控制方面，模型預測控制(model?predictive?control，mpc)具有多步預測、滾動優化等特點，其預測能力可以準確的解決非線性系統中具有多約束和多輸出的問題，它不僅能對當前的狀態進行控制，而且可以對系統若干周期之后的狀態進行預測，使整個系統控制的穩定性得到大幅度的提高，因此其成為解決車輛穩定性問題的有利保障，但是系統必然具有穩定狀態和非穩定狀態，若全程使用mpc控制，一方面會增加系統的在線計算量，降低實時性，另一方面，mpc在不同工況下泛化性較差，不同工況狀態下可能存在mpc的工況匹配不準確，導致對車輛的控制出現問題。
3、因此，在現有技術中，對于車輛的穩定性控制仍存在安全隱患。
技術實現思路
1、為了解決上述車輛控制存在安全隱患的問題，本專利技術提供了一種多工況狀態下的車輛控制方法、裝置、設備及介質。
2、
3、首先提供了一種多工況狀態下的車輛控制方法，所述方法包括：
4、獲取目標車輛在當前時刻的多個狀態參數；
5、對所述多個狀態參數進行自注意力機制處理，得到多個向量化狀態參數；再將向量化狀態參數降維處理，確定多個狀態參數對應于目標車輛的工況類型的匹配度權重系數；
6、基于目標車輛的穩定性、能耗以及最大電機轉矩，構建不同工況下目標車輛在下一時刻的系統狀態空間映射關系；通過所述系統狀態空間映射關系對不同工況下目標車輛下一時刻的控制量進行滾動優化，得到最優控制量；所述系統狀態空間映射關系表征目標車輛的多個狀態參數與控制量的映射關系；
7、對所述匹配度權重系數和所述系統狀態空間映射關系進行加權融合，確定不同工況下目標車輛在下一時刻的最優控制量；
8、根據所述最優控制量對目標車輛進行控制。
9、可選地，所述目標車輛的運行工況包括縱向運行工況和橫向運行工況；所述縱向運行工況包括加速工況和減速工況；所述橫向運行工況包括：低速小偏角工況、低速大偏角工況、高速小偏角工況和高速大偏角工況；基于縱向運行工況和橫向運行工況，確定目標車輛的八個工況類型。
10、可選地，對所述多個狀態參數進行自注意力機制處理，得到多個向量化狀態參數包括：
11、通過多個狀態參數的內積確定不同狀態參數之間的相關系數；
12、根據所述相關系數確定所述狀態參數自身與自身以及自身與其他狀態參數之間的注意力得分；
13、對所述注意力得分進行歸一化處理，確定注意力權重矩陣；
14、將所述注意力權重矩陣和多個狀態參數的內積矩陣的行向量首尾相連，得到多個向量化狀態參數。
15、可選地，所述基于目標車輛的穩定性、能耗以及最大電機轉矩，構建不同工況下目標車輛在下一時刻的系統狀態空間映射關系包括：
16、基于目標車輛的穩定性、能耗以及最大電機轉矩，構建不同工況下目標車輛的多模型mpc控制器；
17、根據當前時刻的多個狀態參數，通過所述多模型mpc控制器預測目標車輛下一時刻的運行狀態；
18、根據所述當前時刻的多個狀態參數和目標車輛下一時刻的運行狀態，確定目標車輛在下一時刻的系統狀態空間映射關系。
19、可選地，對所述匹配度權重系數和所述系統狀態空間映射關系進行加權融合，確定不同工況下目標車輛在下一時刻的最優控制量包括：
20、獲取當前時刻多個狀態參數對應的匹配度權重系數和最優控制量的乘積；
21、根據所述乘積確定不同工況下目標車輛在下一時刻的最優控制量。
22、其次提供了一種多工況狀態下的車輛控制裝置，所述裝置包括：
23、獲取模塊，用于獲取目標車輛在當前時刻的多個狀態參數和工況類型；
24、權重確定模塊，用于對所述多個狀態參數進行自注意力機制處理，得到多個向量化狀態參數；再將向量化狀態參數降維處理，確定多個狀態參數對應于工況類型的匹配度權重系數；
25、控制量確定模塊，用于基于目標車輛的穩定性、能耗以及最大電機轉矩，構建不同工況下目標車輛在下一時刻的系統狀態空間映射關系；通過所述系統狀態空間映射關系對不同工況下目標車輛下一時刻的控制量進行滾動優化，得到最優控制量；
26、融合模塊，用于對所述匹配度權重系數和所述系統狀態空間映射關系進行加權融合，確定不同工況下目標車輛在下一時刻的最優控制量；
27、控制模塊，用于根據所述最優控制量對目標車輛進行控制。
28、另外還提供了一種計算機可讀存儲介質，所述存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現上述一種多工況狀態下的車輛控制方法。
29、最后還提供了一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述程序時實現上述一種多工況狀態下的車輛控制方法
30、本專利技術提供的多工況狀態下的車輛控制方法具有以下有益效果：
31、首先對目標車輛當前時刻的多個狀態參數進行自注意力機制處理，確定了多個狀態參數互相之間的相關關系，有利于提高車輛狀態參數和工況類型之間對應關系的準確性；其次通過構建不同工況下目標車輛的系統狀態空間映射關系，進而得到車輛的最優控制量，有利于提高對車輛控制的優化效果；并進一步將匹配度權重系數和最優控制量相結合，弱化了不同工況之間的邊界，能夠基于目標車輛當前的狀態參數有效識別車輛的當前工況，并根據當前工況實現最優控制。
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1.一種多工況狀態下的車輛控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的一種多工況狀態下的車輛控制方法，其特征在于，所述目標車輛的運行工況包括縱向運行工況和橫向運行工況；所述縱向運行工況包括加速工況和減速工況；所述橫向運行工況包括：低速小偏角工況、低速大偏角工況、高速小偏角工況和高速大偏角工況；基于縱向運行工況和橫向運行工況，確定目標車輛的八個工況類型。
3.根據權利要求1所述的一種多工況狀態下的車輛控制方法，其特征在于，對所述多個狀態參數進行自注意力機制處理，得到多個向量化狀態參數包括：
4.根據權利要求1所述的一種多工況狀態下的車輛控制方法，其特征在于，所述基于目標車輛的穩定性、能耗以及最大電機轉矩，構建不同工況下目標車輛在下一時刻的系統狀態空間映射關系包括：
5.根據權利要求1所述的一種多工況狀態下的車輛控制方法，其特征在于，對所述匹配度權重系數和所述系統狀態空間映射關系進行加權融合，確定不同工況下目標車輛在下一時刻的最優控制量包括：
6.一種多工況狀態下的車輛控制裝置，其特征在于，所述裝置包括：<...
【技術特征摘要】
1.一種多工況狀態下的車輛控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的一種多工況狀態下的車輛控制方法，其特征在于，所述目標車輛的運行工況包括縱向運行工況和橫向運行工況；所述縱向運行工況包括加速工況和減速工況；所述橫向運行工況包括：低速小偏角工況、低速大偏角工況、高速小偏角工況和高速大偏角工況；基于縱向運行工況和橫向運行工況，確定目標車輛的八個工況類型。
3.根據權利要求1所述的一種多工況狀態下的車輛控制方法，其特征在于，對所述多個狀態參數進行自注意力機制處理，得到多個向量化狀態參數包括：
4.根據權利要求1所述的一種多工況狀態下的車輛控制方法，其特征在于，所述基于目標車輛的穩定性、能耗以及最大電機轉...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王健龍，張傳偉，楊芝，張文泰陽，黨蒙，秦沛霖，
申請(專利權)人：西安科技大學，
類型：發明
國別省市：
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